这是我参与「第五届青训营 」笔记创作活动的第六天

Go语言内存管理

一、自动内存管理

• 动态内存
  • 程序在运行时根据需求动态分配的内存: malloc()
• 自动内存管理(垃圾回收) : 由程序语言的运行时系统管理动态内存
  • 避免手动内存管理，专注于实现业务逻辑
  • 保证内存使用的正确性和安全性: double-free problem, use-after-free problem
• 三个任务
  • 为新对象分配空间
  • 找到存活对象
  • 回收死亡对象的内存空间

追踪垃圾回收

• 对象被回收的条件: 指针指向关系不可达的对象
• 标记根对象
  • 静态变量、全局变量、常量、线程栈等
• 标记: 找到可达对象
  • 求指针指向关系的传递闭包: 从根对象出发，找到所有可达对象
• 清理:所有不可达对象
  • 将存活对象复制到另外的内存空间(Copying GC)
  • 将死亡对象的内存标记为“可分配“(Mark-sweep GC)
  • 移动并整理存活对象(Mark-compact GC)
• 根据对象的生命周期，使用不同的标记和清理策略

二、Go内存分配

分块

为对象在heap上分配内存

缓存

Go语言设置了多级缓存来加速内存分配

• 对象分配是非常高频的操作：每秒分配GB级的内存
• 小对象占比最高
• Go内存分配比较耗时
  • 分配路径长
  • pprof：对象分配的函数是最频繁调用的函数之一

字节跳动优化方案：Balanced GC

三、编译器和静态分析

编译器后端优化

• 静态分析：不执行代码，推导程序的行为，分析程序的性质。

• 控制流：程序的执行流程

• 数据流：数据在控制流上的传递

通过静态分析观察性质来优化代码

过程内分析和过程间分析

过程内分析

• 仅在函数内部进行分析

过程间分析

• 考虑函数调用时参数传递和返回值得数据流和控制流

四、Go编译器优化

牺牲编译时间换取更高效的机器码

• 面向后端长期执行任务

函数内联后性能会有幅度提升

当函数体过大时，函数内联会带来反向优化，编译器有一定的策略来决定是否进行函数内联。

逃逸分析

• 优化：未逃逸出当前函数的指针指向的对象可以在栈上分配

  • 对象在栈上分配和回收很快：移动 sp 即可完成内存的分配和回收；
  • 减少在堆上分配对象，降低 GC 负担。